iOS 14에서 신뢰도 높은 리포트와 애널리틱스를 얻는 방법

지난주 Apple이 AppTracking Transparency를 도입한 이후 개발자들과 앱 마케터들은 업계에 발생하게 될 영향에 대해 분석하고 있습니다. 즉각적인 영향은 곧 알 수 있겠지만 장기적인 영향은 여전히 불분명한 상태입니다.

Adjust는 작년 한 해 많은 광고주 및 광고 네트워크들과 앞으로 앱 마케팅 생태계에 어떠한 변화가 있을지에 관해 논의해 왔습니다. 본 포스트는 여러 복잡한 주제를 조명하는 Adjust 블로그 시리즈의 최신 포스트입니다.

중복 비용 청구를 다루었던 지난 포스트에 이어, 이번 포스트에서는 리포트와 애널리틱스에 대해 살펴보도록 하겠습니다.

iOS 14 애널리틱스를 최대한 활용하는 방법

IDFA 공유를 허용하는 유저들이 줄어드는 상황 속에서 광고주들은 어떻게 SKAdNetwork의 제한된 데이터와 측정 윈도우를 통해 캠페인 성과를 분석해야 할까요? 모바일 생태계의 모든 광고주들은 사용 가능한 옵션이 무엇인지 파악하고, 각자의 앱에 가장 적절한 방법을 선택해야 합니다.

포스트 IDFA 시대에 고객사들이 어떻게 애널리틱스를 활용해야 하며 Adjust가 어떠한 지원을 제공할 수 있는지에 대한 정보를 제공하고자, 본 포스트는 가장 널리 사용되는 옵션과 최적의 조합에 대해 설명합니다.

SKAdNetwork만 사용

Adjust는 최신 데이터 캔버스 시각화 툴과 기존의 Adjust Automate 제품을 통해 SkAdNetwork에 대한 전면적인 지원을 제공하고 있습니다.

Apple은 2018년 SkAdNetwork를 도입하여, 유저 레벨 데이터가 제공되지 않는 새로운 캠페인 측정 방식을 제시했습니다. Apple은 IDFA 액세스가 개발자에게 미칠 영향을 줄이고자, iOS 14에서SkAdNetwork 프레임워크를 개선 및 확장했습니다.

SKAdNetwork는 최초의 24시간 타이머 내에서 0부터 63으로 이루어진(또는 000000이나 111111 사이의 이진법) 6비트의 다운스트림 지표에 대한 스페이스를 제공합니다. '전환값'은 이진법으로 나타날 수 있는 모든 값에 부여될 수 있습니다. 전환값이 앱 내에서 정의된 새로운 6비트 코드로 업데이트되면, 타이머 기간이 24시간 더 연장됩니다.

전환값 윈도우가 만료되면, 어트리뷰션에 대한 24시간 타이머가 2차로 시작됩니다. SKAdNetwork는 이 24시간 동안 무작위로 어트리뷰션 데이터를 반환합니다. 무작위 타이머를 사용하는 이유는 설치 시점을 알 수 없게 하여 발생한 각 이벤트가 개별 유저에 매칭될 수 없게 하기 위한 것입니다. SKAdNetwork 시스템은 집계 데이터를 공유하되, 유저 레벨의 상세 데이터에 대한 액세스는 제공하지 않습니다.

SkAdNetwork만을 사용하는 광고주들은 유저에 대한 애널리틱스를 거의 받지 못할 것입니다. 코호트, ROAS, LTV와 같은 지표들은 이용이 전혀 불가능하거나 부정확하여 성과를 분석하는 것이 어려워질 것입니다. 광고주들이 고려할 수 있는 한 가지 방법은 CPI를 구매하고 최대한 많은 유저가 첫 24시간 이내에 관련 전환을 야기하도록 하는 것입니다. 이러한 경우에만 SkAdNetwork가 어느 정도 효율적으로 작동할 것입니다.

SKAdNetwork & 확장형 프라이버시 측정 솔루션

네트워크 파트너가 SkAdNetwork를 전면 지원한다는 가정 하에, 이 접근법에서 SkAdNetwork는 중복 없는 비용 청구를 보장하는 역할을 합니다. 최적화를 위해 Adjust의 확장형 프라이버시 측정 솔루션을 사용할 수 있습니다. Adjust는 SkAdNetwork 데이터에 추가로 모든 광고주에게 실용 가능한 애널리틱스를 제공할 것입니다.

확장형 프라이버시 측정을 사용하면 광고주들은 앱 경험을 개선하기 위해 집계된 데이터와 로데이터 모두에서 캠페인 성과를 분석할 수 있습니다. SkAdNetwork 데이터를 제외한 모든 정보는 서드파티 채널과 공유되지 않습니다.

SKAdNetwork & 확률론적 어트리뷰션 솔루션

위와 마찬가지로 이 방법에서도 SkAdNetwork는 미디어 파트너들에 대한 중복 없는 비용 청구를 보장하는 역할을 할 것입니다. 확률론적 어트리뷰션을 사용하는 광고주들은 확장형 프라이버시 측정 솔루션과 비슷한 포스트백을 얻을 수 있습니다. 그러나 확률론적 어트리뷰션은 미디어 소스에도 포스트백을 전송할 수 있습니다. 이를 통해 캠페인 성과를 이해하고, 광고주에게 최고의 결과를 제공하기 위해 모델링을 최적화할 수 있습니다.

이 방법의 단점은 결정론적 어트리뷰션이 아니라 어트리뷰션의 최선의 추측에 불과하다는 것입니다. 즉, SKAdNetwork 설치와 정밀한 매칭이 어려울 수 있습니다. 실제로 몇몇 경우에는 어트리뷰션 방법 간 특성과 어트리뷰션 윈도우의 차이로 인해 상당한 편차가 발생하기도 했습니다. 그러나 이 방법은 모든 미디어 채널에 오디언스에 대한 일정 수준의 정보를 제공할 수 있어, 광고주를 대신하여 프로그래매틱한 방식으로 캠페인을 최적화할 수 있습니다.

따라서, 네트워크가 최적화 목적으로는 확률론적 어트리뷰션을 사용하고, 청구 목적으로는 SkAdNetwork만 사용하는 것을 추천합니다. 이를 통해 지난 포스트에서 다뤘던 비용 청구의 중복을 방지할 수 있습니다.

iOS 14에 관한 문의는 언제든지 담당 어카운트 매니저 또는 CSM에게 연락주시기 바랍니다. Adjust의 블로그는 앞으로 계속해서 iOS 14의 개인정보 보호 변화에 대비하는 방법과 자세한 정보에 대해 공유할 예정이며, iOS 14 리소스 센터 또한 참고하시기 바랍니다.